Leader de L'Hotellerie
Predictive spend
Notre client est un leader mondial de l'hôtellerie qui gère un portefeuille de 40 marques, dans les segments du luxe, le milieu de gamme et le plus bas de gamme.
Parmi les 5000 hôtels répartis dans 100 pays, 2/3 sont franchisés. Le groupe n'a donc pas de visibilité sur les dépenses hôtelières par fournisseur et par catégorie.
L'objectif est de prévoir avec précision les dépenses pour identifier les hôtels et les catégories à traiter en priorité par les équipes de vente et d'achat afin d'augmenter le taux de captation de la centrale d'achat et de soutenir les hôtels dans leurs coûts les plus impactants.
Notre Rôle
- Développer un model de machine learning pour prévoir les dépenses par hôtel et par catégorie
- Évaluer la contribution de données supplémentaires à la précision globale du modèle, telles que : données historiques d'hôtels similaires, marque, emplacement, caractéristiques des hôtels, restaurants, recettes liées aux chambres et à la nourriture/boissons, nombre de chambres, date depuis la dernière rénovation,...
- Travailler avec l'équipe chargée des achats (acheteurs, contrôleurs et développeurs) sur la manière d'intégrer ce modèle dans leurs processus
Résultats
- Prévision des dépenses OPEX avec une précision de 85% au niveau de l'hôtel/famille/trimestre
- Prototype d'une application d'agent intelligent permettant d'accéder aux données pertinentes et aux prévisions de dépenses pendant que l'équipe visite les hôtels